各位同仁，各位技术爱好者，大家下午好！ 今天，我们将深入探讨一个在现代信息检索领域极具创新性和实用性的技术模式——Self-Querying Retriever。随着大型语言模型（LLM）的飞速发展，我们已经习惯于它们在理解、生成自然语言方面的卓越能力。然而，当我们将LLM与传统的向量数据库结合，构建RAG（Retrieval Augmented Generation）系统时，一个核心挑战便浮现出来：如何让LLM不仅仅是理解我们的问题，还能自动地将自然语言查询中蕴含的结构化过滤意图，转化为向量数据库能够识别和执行的元数据过滤条件？ 这正是Self-Querying Retriever所要解决的核心问题。它旨在弥合自然语言查询的灵活性与向量数据库的结构化过滤能力之间的鸿沟，实现更精准、更高效的语义检索。 1. 传统RAG的局限性与需求演进 在深入Self-Querying Retriever之前，我们先回顾一下传统的RAG模式及其面临的挑战。 1.1 向量数据库与语义检索 向量数据库通过将文本、图片等非结构化数据转化为高维向量（Embedding），并利用向量相似度算法（如余弦相似度）来 …
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